会用AI和用好AI之间差的是10倍。这个差距的根源在于工作方式,而非模型。本文通过一个完整的工作流例子和上中下三策的框架,解释为什么应该从ChatGPT切换到Cursor这类Agentic工具。
以一个简单任务为例看AI落地的关键决策
用两分钟指挥AI给300篇文章添加SEO summary的实战案例,拆解五个关键决策:选对执行环境、先建测试再干活、让agent自己处理corner case、divide and conquer、结果导向的prompt写法。
OpenClaw深度分析:为什么突然就火了,以及对我们意味着什么
OpenClaw把本地Agent能力带到聊天软件而爆火,但聊天界面、统一记忆、开放Skills都带来妥协。用OpenCode加文件记忆可以搭一套更好的系统。
告别教程思维:为什么 AI 教育不应局限于内容创作,而应该引进工程基建
分析AI学习者的四道流失阶梯,提出用工程化平台消除配置、实验、部署等摩擦,让学员专注于核心技能练习。介绍AI Builder Space如何通过统一API、一键部署和MCP自动化实现这一目标。
从过程确定性到结果确定性:AI 时代的另一种安全感
用Claude Code替代API调用做翻译任务:利用agentic loop实现自我纠错,用evaluation-first定义验收标准,从过程确定性转向结果确定性获得新的安全感。